基于神经网络的光伏发电MPPT的研究

【摘要】：伴随现代经济的快速发展,相继而来的能源匮乏和环境污染问题也日益严重。储量丰富且清洁安全的太阳能资源在世界范围内受到广泛关注。各国家对光伏发电的研究投入也越来越多,但是光伏发电的高投入低效率现状是不容忽视的。为解决这一问题,人们将研究热点之一转向了光伏发电最大功率点跟踪。本文从提高光电转化效率的角度出发,提出利用神经网络来实现光伏发电最大功率点跟踪。提高了光伏电池的利用率,对于光电产业的健康良好发展具有重要意义。 本文首先介绍了光伏发电的研究背景和意义,对国内外光电的研究现状进行了简单介绍。接着详细介绍了光伏发电系统的结构和分类,重点介绍了三种光伏电池建模的方法并对此一一进行了模型搭建,着重研究了光照强度和温度两因素对光伏电池特性的影响。继而介绍了最大功率点跟踪的原理并对几种常见的最大功率点跟踪算法的优缺点进行了分析。针对上述最大功率点跟踪方法中存在的响应速度慢、最大功率点处震荡、精度不高等问题,因此本文提出了利用神经网络实现最大功率点跟踪并进行了详细设计,借助MATLAB/SIMUlink进行模型搭建、仿真。结果表明BP神经网络和RBF神经网络均可以对最大功率点实现较为快速、准确的跟踪。而后对神经网络的结构进行了改进,即结合不同神经网络的优势,对网络进行了串联。通过仿真可以验证改进后的串联神经网络较之前的独立神经网络其跟踪性能变得更好,神经网络的泛化性能也得到进一步提高。将这一方法应用在光伏发电最大功率点跟踪中是切实可行的。 【关键词】：光伏发电 最大功率点跟踪 BP神经网络 RBF神经网络 串联 泛化性能
【学位授予单位】：天津理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 课题研究背景和意义9-11
• 1.1.1 能源和环境问题9-10
• 1.1.2 太阳能开发潜力10-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.3 光伏发电发展现状及趋势11-13
• 1.2.4 MPPT发展现状及趋势13-14
• 1.2.5 神经网络应用前景14
• 1.3 本文的主要工作和章节安排14-16
• 第二章 太阳能光伏发电系统和太阳能光伏电池16-31
• 2.1 太阳能光伏发电系统概述16-18
• 2.1.1 光伏发电系统特点及组成16-17
• 2.1.2 光伏发电系统分类及应用17-18
• 2.2 太阳能光伏电池概述18-20
• 2.2.3 光伏电池分类18
• 2.2.4 光伏电池的工作原理18-20
• 2.3 光伏电池特性介绍20-24
• 2.3.5 光伏电池的数学模型20-24
• 2.3.6 光伏电池的输出特性24
• 2.4 光伏电池的建模及仿真分析24-30
• 2.4.7 光伏电池模型的搭建24-27
• 2.4.8 光伏电池模型仿真分析27-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第三章 太阳能电池最大功率点跟踪算法的研究31-40
• 3.1 最大功率点跟踪原理31-32
• 3.2 最大功率点跟踪方法32-39
• 3.2.1 恒电压控制法32
• 3.2.2 扰动观测法32-35
• 3.2.3 电导增量法35-37
• 3.2.4 直线近似法37
• 3.2.5 实际测量法37
• 3.2.6 模糊逻辑控制37-39
• 3.3 本章小结39-40
• 第四章 神经网络在光伏发电最大功率点跟踪中的应用40-59
• 4.1 人工神经网络概述40-43
• 4.1.1 人工神经元模型40
• 4.1.2 神经网络的结构40-41
• 4.1.3 神经网络的学习41-42
• 4.1.4 神经网络的分类42
• 4.1.5 神经网络的性能参数42-43
• 4.2 BP神经网络在光伏发电MPPT中的应用43-52
• 4.2.1 BP神经网络的结构及原理43-45
• 4.2.2 BP神经网络模型的建立45-49
• 4.2.3 模型训练和仿真结果分析49-52
• 4.3 RBF神经网络在光伏发电MPPT中的应用52-56
• 4.3.1 RBF神经网络的结构和原理52-53
• 4.3.2 RBF神经网络模型的建立53-54
• 4.3.3 模型训练和仿真结果分析54-56
• 4.4 改进型神经网络56-58
• 4.4.1 改进型神经网络的结构和原理56
• 4.4.2 改进型神经网络模型的建立56
• 4.4.3 模型训练和仿真结果分析56-58
• 4.5 本章小结58-59
• 第五章 结论与展望59-61
• 5.1 工作总结59-60
• 5.2 未来工作展望60-61
• 参考文献61-64
• 发表论文和科研情况说明64-65
• 致谢65

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